任达华代言的捕鱼视频

本書深入全面地講解了現(xiàn)代推薦算法，同時(shí)兼顧深度和廣度，介紹了當(dāng)下較前沿、先進(jìn)的各類算法及其實(shí)踐。本書從總覽篇開始，介紹推薦系統(tǒng)的基本概念及工作環(huán)節(jié)。在模型篇中，除了梳理推薦系統(tǒng)的發(fā)展史，本書還重點(diǎn)講解面向工業(yè)實(shí)踐的選擇及改進(jìn)，為讀者打下推薦系統(tǒng)的算法基礎(chǔ)；進(jìn)而帶著讀者進(jìn)階到前沿篇、難點(diǎn)篇，面對(duì)推薦系統(tǒng)中的各式問題，并給出解決方案；最后在決策篇中，從技術(shù)原理和用戶心理出發(fā)，解釋一些常見決策背后的依據(jù)，從而幫助讀者從執(zhí)行層面進(jìn)階到?jīng)Q策層面，建立大局觀。

·20.2萬字

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這就是推薦系統(tǒng)：核心技術(shù)原理與企業(yè)應(yīng)用

推薦系統(tǒng)作為近年來非常熱門的AI技術(shù)落地場(chǎng)景，已廣泛應(yīng)用于各行業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，從衣食住行到娛樂消費(fèi)，以及無處不在的廣告，背后都依賴推薦系統(tǒng)的決策。本書貼合工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)，以推薦系統(tǒng)的整體技術(shù)框架為切入點(diǎn)，深入剖析推薦系統(tǒng)中的內(nèi)容理解、用戶畫像、召回、排序、重排等核心模塊，介紹每個(gè)模塊的核心技術(shù)和業(yè)界應(yīng)用，并展開介紹了推薦冷啟動(dòng)、推薦偏置與消偏等常見問題和解決方案。此外，還對(duì)當(dāng)前推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的熱門前沿技術(shù)進(jìn)行了介紹，包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、因果推斷、端上智能等。

·11.3萬字

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自然語言處理技術(shù)：文本信息抽取及應(yīng)用研究

信息抽取的目的是從海量互聯(lián)網(wǎng)文本信息中抽取結(jié)構(gòu)化知識(shí)，是知識(shí)圖譜自動(dòng)化構(gòu)建、更新的基礎(chǔ)，為信息檢索、推薦系統(tǒng)、智能問答等諸多研究領(lǐng)域提供底層知識(shí)推理支撐并取得了重大突破，是推動(dòng)人工智能技術(shù)由感知走向認(rèn)知的關(guān)鍵要素，具有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。本書梳理了命名實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、事件抽取等相關(guān)研究方向的知識(shí)資源、基礎(chǔ)理論和實(shí)踐應(yīng)用，詳細(xì)介紹了實(shí)體關(guān)系聯(lián)合抽取、弱監(jiān)督關(guān)系抽取、基于遷移學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取、多實(shí)例聯(lián)合事件抽取、基于因變量的事件模板推導(dǎo)等前沿理論研究，并以領(lǐng)域知識(shí)圖譜、事理圖譜等為例，詳細(xì)介紹了信息抽取在圖譜構(gòu)建中的應(yīng)用。最后本書對(duì)信息抽取進(jìn)行了總結(jié)和未來研究方向展望。

·18萬字

會(huì)員

第三層大腦：腦機(jī)接口破解人類進(jìn)化密碼

腦機(jī)接口技術(shù)在近兩年方興未艾，促使人類更加清晰地想要去探知腦科學(xué)這最后一塊人類身體的未知領(lǐng)域，這項(xiàng)技術(shù)即將改變?nèi)祟惔嬖诘牡讓舆壿嫞盒碌淖晕艺J(rèn)知、新的人際關(guān)系，新的學(xué)習(xí)和演化方式。其重要性不亞于計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)，卻尚未被充分認(rèn)識(shí)。我們即將迎來生活方式的又一次巨變。本書結(jié)合筆者多年創(chuàng)業(yè)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷，介紹目前腦機(jī)接口的發(fā)展情況，包括侵入式腦機(jī)接口跟非侵入式腦機(jī)接口，未來腦機(jī)接口的發(fā)展方向以及制約其發(fā)展的因素，書中對(duì)可能的技術(shù)攻關(guān)手段進(jìn)行了介紹，包括腦機(jī)接口相關(guān)的材料科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、人工智能算法、可穿戴設(shè)備、芯片等方面的發(fā)展情況，以及未來腦機(jī)接口的科技暢想。

·11.1萬字

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人工智能導(dǎo)論

本書致力于推動(dòng)人工智能的普及教育，結(jié)合最新的人工智能科學(xué)技術(shù)的發(fā)展成果，使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能的相關(guān)知識(shí)，重點(diǎn)介紹了人工智能的孕育、人工智能的誕生、人工智能的復(fù)蘇、人工智能的高速發(fā)展、人工智能的應(yīng)用分支和哲學(xué)與思考等方面，在每章節(jié)后都有與之對(duì)應(yīng)的章節(jié)習(xí)題，供學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)，以強(qiáng)化學(xué)生解決問題的能力。

·16.7萬字

會(huì)員

虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)

虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)目前在智能制造中得到了越來越多的應(yīng)用。本書重點(diǎn)介紹在應(yīng)用此類技術(shù)涉及的關(guān)鍵技術(shù)，包括繪制技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)、開發(fā)平臺(tái)特別是幾何引擎和動(dòng)力學(xué)引擎等，對(duì)于其在智能制造中的典型應(yīng)用給予了專門介紹。書中大部分案例都取自作者所在課題組實(shí)際開發(fā)的工程實(shí)例，是一本理論與實(shí)用兼顧的參考工具書。

·13.5萬字

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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用

面向智能制造應(yīng)用需求，以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合為主線，主要介紹：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)概念和體系架構(gòu)；工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知技術(shù)；工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸技術(shù)；工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理技術(shù)；工業(yè)大數(shù)據(jù)集成與融合技術(shù)；工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)行業(yè)應(yīng)用，包括汽車制造、3C制造、軌道交通裝備、航空航天等。

·18.8萬字

會(huì)員

圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)熱點(diǎn)方向，從圖的視角解讀大數(shù)據(jù)，可以靈活建模復(fù)雜的信息交互關(guān)系，吸引大量學(xué)者的關(guān)注并在多個(gè)工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》由淺入深，全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)、典型模型方法和應(yīng)用實(shí)踐。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》不僅包括一般的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和圖基礎(chǔ)知識(shí)，還涵蓋了圖表示學(xué)習(xí)、圖卷積、圖注意力、圖序列等典型圖網(wǎng)絡(luò)模型，以京東自研的Galileo平臺(tái)為代表的圖學(xué)習(xí)框架，以及圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電商推薦和流量風(fēng)控方面的兩個(gè)典型工業(yè)應(yīng)用。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》既適合對(duì)數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)方向以及圖建模交叉方向感興趣的高年級(jí)本科生和研究生作為教材使用，也適合互聯(lián)網(wǎng)電商、金融風(fēng)控、社交網(wǎng)絡(luò)分析、藥物研發(fā)等企業(yè)的從業(yè)者參考學(xué)習(xí)。

·9.5萬字

會(huì)員

生成式人工智能

ChatGPT一經(jīng)問世，在全球范圍內(nèi)引起巨大轟動(dòng)，GPT-4接入未來辦公軟件更是讓人震驚，而且技術(shù)正在以前所未有的速度快速迭代。那么，以這些技術(shù)為代表的生成式人工智能（AIGC）是否為新一輪的技術(shù)革命？它到底能做什么，具有哪些優(yōu)勢(shì)和場(chǎng)景應(yīng)用趨勢(shì)？面對(duì)新技術(shù)，未來商業(yè)的機(jī)會(huì)在哪里，對(duì)我們個(gè)人又有著什么樣的影響？……這些問題對(duì)于我們理解當(dāng)下，面向未來都十分重要。本書基于作者的專業(yè)背景和長(zhǎng)期實(shí)踐，系統(tǒng)介紹生成式人工智能的內(nèi)在邏輯與應(yīng)用，并將其與產(chǎn)業(yè)發(fā)展，理論和實(shí)際相結(jié)合，幫助讀者從本源了解生成式人工智能，結(jié)合未來趨勢(shì)和發(fā)展為讀者指明方向。

·10.8萬字

會(huì)員

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)是人工智能研究的重要領(lǐng)域，是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的科學(xué)。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)體系進(jìn)行系統(tǒng)的梳理，力求從基礎(chǔ)理論、經(jīng)典模型和前沿應(yīng)用展開論述，便于讀者能夠較為全面地掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)。全書共16章。第1章是緒論，簡(jiǎn)要介紹人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基本概念及相互關(guān)系，并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程和產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行闡述；第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本神經(jīng)元模型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)規(guī)則、正則化方法、模型評(píng)估方法等基礎(chǔ)知識(shí)；第3～8章介紹多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競(jìng)爭(zhēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制與反饋網(wǎng)絡(luò)；第9章介紹深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的相關(guān)內(nèi)容；第10～13章介紹受限玻爾茲曼機(jī)和深度置信網(wǎng)絡(luò)、棧式自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第14章介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)；第15章介紹深度學(xué)習(xí)的可解釋性；第16章介紹多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。深度學(xué)習(xí)是源于對(duì)含有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行的研究，以便建立和模擬人腦的學(xué)習(xí)過程。本書整理了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的模型，歸納和總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論、方法和應(yīng)用實(shí)踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)或非計(jì)算機(jī)專業(yè)的參考用書，也可以作為人工智能領(lǐng)域的科技工作者或科研機(jī)構(gòu)工作人員的參考用書。

·20萬字

會(huì)員

可解釋人工智能導(dǎo)論

本書全面介紹可解釋人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)、理論方法和行業(yè)應(yīng)用。全書分為三部分，共11章。第一部分為第1章，揭示基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能系統(tǒng)決策機(jī)制，提出一種基于人機(jī)溝通交互場(chǎng)景的可解釋人工智能范式。第二部分為第2～5章，介紹各種可解釋人工智能技術(shù)方法，包括貝葉斯方法、基于因果啟發(fā)的穩(wěn)定學(xué)習(xí)和反事實(shí)推理、基于與或圖模型的人機(jī)協(xié)作解釋、對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋。第三部分為第6～10章，分別介紹可解釋人工智能在生物醫(yī)療、金融、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用案例，詳細(xì)說明可解釋性在司法、城市管理、安防和制造等實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮的積極作用。第11章對(duì)全書進(jìn)行總結(jié)，并論述可解釋人工智能研究面臨的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢(shì)。此外，本書的附錄給出可解釋人工智能相關(guān)的開源資源、中英文術(shù)語對(duì)照及索引，方便讀者進(jìn)一步查閱。本書既適合高等院校計(jì)算機(jī)和信息處理相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生，以及人工智能領(lǐng)域的研究員和學(xué)者閱讀；也適合關(guān)注人工智能應(yīng)用及其社會(huì)影響力的政策制定者、法律工作者、社會(huì)科學(xué)研究人士等閱讀。

·20.4萬字

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區(qū)塊鏈實(shí)戰(zhàn)

本書全景式地描述了互聯(lián)網(wǎng)前沿技術(shù)——區(qū)塊鏈，分別從區(qū)塊鏈的起源、區(qū)塊鏈在全球各個(gè)國(guó)家的發(fā)展現(xiàn)狀、區(qū)塊鏈的四大核心技術(shù)、基于區(qū)塊鏈底層技術(shù)的數(shù)字貨幣發(fā)展現(xiàn)狀等角度進(jìn)行描述。另外，為了更好地理解區(qū)塊鏈，本書講述了區(qū)塊鏈在數(shù)字貨幣領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、教育領(lǐng)域、公證領(lǐng)域等七個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。區(qū)塊鏈?zhǔn)且粓?chǎng)技術(shù)革命。在不久的將來，我們會(huì)看到區(qū)塊鏈與傳統(tǒng)行業(yè)的直接較量。而且這是一場(chǎng)不同層面的競(jìng)爭(zhēng)，傳統(tǒng)行業(yè)被新技術(shù)取代已成必然趨勢(shì)。所以在一切還未發(fā)生之前，關(guān)注區(qū)塊鏈、參與區(qū)塊鏈、應(yīng)用區(qū)塊鏈?zhǔn)侵陵P(guān)重要的。通過閱讀本書，讀者只需要花費(fèi)一周的時(shí)間就可以理解區(qū)塊鏈?zhǔn)鞘裁匆约八芨墒裁矗⑶依斫鈪^(qū)塊鏈在各個(gè)領(lǐng)域的價(jià)值所在。

·14.5萬字

會(huì)員

代數(shù)大腦：揭秘智能背后的邏輯

本書英文版出版至今已近20年，但關(guān)于大腦究竟如何工作的問題至今仍無答案，而符號(hào)主義（認(rèn)為大腦是類似于計(jì)算機(jī)的加工符號(hào)的機(jī)器）與聯(lián)結(jié)主義（認(rèn)為大腦是并行運(yùn)轉(zhuǎn)的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）之間的爭(zhēng)論也從未停息。本書分析了聯(lián)結(jié)主義模型和符號(hào)加工模型在計(jì)算方面的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，關(guān)注不同聯(lián)結(jié)主義模型之間的差異以及特定模型與符號(hào)加工的特定假設(shè)之間的關(guān)系，并圍繞多層感知器展開討論。書中的觀點(diǎn)在今天依然頻繁成為學(xué)術(shù)討論的焦點(diǎn)，并為認(rèn)知科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的未來研究指明了可能的方向。

·12.3萬字

會(huì)員

大話機(jī)器智能：一書看透AI的底層運(yùn)行邏輯

本書以有趣的案例和深入淺出的語言，直擊AI的底層運(yùn)行邏輯與核心原理，勾勒人工智能的全貌，以便讀者掌握AI技術(shù)要點(diǎn)，打通AI的各種技術(shù)壁壘，厘清不易察覺的“認(rèn)知錯(cuò)誤”，從而更好地認(rèn)識(shí)正在運(yùn)轉(zhuǎn)的神秘AI世界。本書共9章，邏輯上分為三部分。第1～3章是人工智能的基礎(chǔ)理論，通過生動(dòng)、有趣的講解，讓讀者知道支撐AI的基礎(chǔ)學(xué)科如何起作用：如何基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論找到應(yīng)對(duì)不確定性的有效方法與解題思路如何基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)與原理避開數(shù)據(jù)“陷阱”，給出謹(jǐn)慎的主觀結(jié)論如何從數(shù)學(xué)視角理解信息的處理模型。第4～7章討論人工智能的核心技術(shù)——數(shù)據(jù)、算法、算力，詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)是如何處理的，如何通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法讓機(jī)器正確認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)與規(guī)律，以及如何通過算力整合與軟件協(xié)作實(shí)現(xiàn)更高效的智能。第8～9章探討一些人工智能安全話題——大數(shù)據(jù)“殺熟”、隱私計(jì)算、深度偽造技術(shù)、對(duì)抗樣本攻擊、數(shù)據(jù)投毒攻擊、攻防博弈等，并展望人工智能的未來，包括：人工智能會(huì)搶走人類的工作嗎？機(jī)器人會(huì)統(tǒng)治人類嗎？通用人工智能會(huì)出現(xiàn)嗎？未來到底會(huì)變成什么樣子？

·20.8萬字

會(huì)員

科學(xué)的極致：漫談人工智能

《科學(xué)的極致：漫談人工智能》將全面介紹人工智能的發(fā)展歷史、探究過程以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，以通俗易懂的語言和生動(dòng)有趣的示例為你揭示人工智能不為人知的奧秘。集智俱樂部是一個(gè)從事學(xué)術(shù)研究、享受科學(xué)樂趣的探索者組成的團(tuán)體，倡導(dǎo)以平等開放的態(tài)度、科學(xué)實(shí)證的精神進(jìn)行跨學(xué)科的研究與交流，力圖搭建一個(gè)中國(guó)的“沒有圍墻的研究所”。這些令人崇敬的、充滿激情與夢(mèng)想的集智俱樂部成員將帶你了解圖靈機(jī)模型、馮·諾依曼計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、怪圈與哥德爾定理、通用人工智能、深度學(xué)習(xí)、人類計(jì)算與自然語言處理，與你一起展開一場(chǎng)令人熱血沸騰的科學(xué)之旅。

·18.3萬字

會(huì)員

人工智能算法基礎(chǔ)

本書分為4章，共20章。其中第1篇為基礎(chǔ)算法篇，從第1章到第9章，講述排序、查找、線性結(jié)構(gòu)、樹、散列、圖、堆棧等基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法；第2篇為機(jī)器學(xué)習(xí)算法篇，從第10章到第14章，講述分類算法、回歸算法、聚類算法、降維算法和集成學(xué)習(xí)算法；第3篇為強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法篇，從第15章到第16章，講述基于價(jià)值的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法；第4篇為深度學(xué)習(xí)算法篇，從第17章到第19章，講述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等內(nèi)容。

·0字

會(huì)員

人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與Python機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

本書分為3個(gè)部分：第1章和第2章是人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，主要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的概念、Python開發(fā)環(huán)境的搭建、機(jī)器學(xué)習(xí)bibei的數(shù)學(xué)知識(shí)，以及線性代數(shù)和概率論的相關(guān)知識(shí)；第3~12章主要介紹了回歸模型、分類模型、聚類模型、半監(jiān)督模型的建立和相關(guān)算法的理論，以及如何使用sklearn具體實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法模型的搭建；第13章介紹了Spark機(jī)器學(xué)習(xí)，筆者認(rèn)為對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，不能只限于Python中的sklearn的學(xué)習(xí)，還要緊跟大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展。

·0字

會(huì)員

深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通

本書專注討論深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用非常廣泛的模型——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模型特別適用于圖像分類和識(shí)別、目標(biāo)分割和檢測(cè)以及人工智能游戲方面，受眾對(duì)象包括計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、信號(hào)處理、機(jī)電工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)的研究生、教師以及算法工程師和科研工作者。本書的最大特色是對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行由淺入深的分類描述，依次包括：現(xiàn)代雛形、突破模型、應(yīng)變模型、加深模型、跨連模型、區(qū)域模型、分割模型、特殊模型、強(qiáng)化模型和頂尖成就。這種分類框架是在模型概述和預(yù)備知識(shí)的基礎(chǔ)上逐步展開的，既方便讀者入門學(xué)習(xí)，又有助于讀者深入鉆研。

·14.8萬字

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深度學(xué)習(xí)與目標(biāo)檢測(cè)：工具、原理與算法

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展、計(jì)算能力的提升和視覺數(shù)據(jù)的增加，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在圖像搜索、智能相冊(cè)、人臉閘機(jī)、城市智能交通管理、智慧醫(yī)療等諸多領(lǐng)域都取得了令人矚目的成績(jī)。越來越多的人開始關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺包含多個(gè)分支，其中圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、目標(biāo)跟蹤等是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最重要的幾個(gè)研究課題。本書介紹的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，本質(zhì)上就是通過計(jì)算機(jī)運(yùn)行特定的算法，檢測(cè)圖像中一些受關(guān)注的目標(biāo)。當(dāng)今時(shí)代，我們很容易在互聯(lián)網(wǎng)上找到目標(biāo)檢測(cè)算法的開源代碼，運(yùn)行代碼并不是什么難事，但理解其中的原理卻有一定的難度。我們編寫本書的目的就是由淺入深地向讀者講解目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，用相對(duì)通俗的語言來介紹算法的背景和原理，在讀者“似懂非懂”時(shí)給出實(shí)戰(zhàn)案例。實(shí)戰(zhàn)案例的代碼已全部通過線下驗(yàn)證，代碼并不復(fù)雜，可以很好地幫助讀者理解算法細(xì)節(jié)，希望讀者在學(xué)習(xí)理論之后可以親自動(dòng)手實(shí)踐。目標(biāo)檢測(cè)的理論和實(shí)踐是相輔相成的，希望本書可以帶領(lǐng)讀者走進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)的世界。

·8.6萬字

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智能計(jì)算系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)教程

本書是《智能計(jì)算系統(tǒng)》的配套實(shí)驗(yàn)教程，結(jié)合智能計(jì)算系統(tǒng)的軟硬件技術(shù)棧設(shè)計(jì)了基于通用CPU平臺(tái)和深度學(xué)習(xí)處理器平臺(tái)的分階段實(shí)驗(yàn)和綜合實(shí)驗(yàn)。其中，分階段實(shí)驗(yàn)以風(fēng)格遷移作為驅(qū)動(dòng)范例，包括算法實(shí)驗(yàn)（第2～3章）、編程框架實(shí)驗(yàn)（第4章）、智能編程語言實(shí)驗(yàn)（第5章）、深度學(xué)習(xí)處理器運(yùn)算器設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)（第6章）。通過完成分階段實(shí)驗(yàn)，讀者可以開發(fā)出一個(gè)可完成圖像風(fēng)格遷移任務(wù)的智能計(jì)算系統(tǒng)。綜合實(shí)驗(yàn)（第7章）包括目標(biāo)檢測(cè)、文本檢測(cè)、自然語言處理等不同應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn)，可以幫助讀者鞏固對(duì)軟硬件技術(shù)棧相關(guān)知識(shí)的系統(tǒng)理解，讓讀者了解不同應(yīng)用領(lǐng)域?qū)χ悄苡?jì)算系統(tǒng)的需求。本書適合作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)的教材，以及相關(guān)領(lǐng)域從業(yè)人員的參考書。作者團(tuán)隊(duì)還為本書設(shè)計(jì)了一款配套的游戲，利用游戲中的“稠密獎(jiǎng)勵(lì)”“即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)”和“體系性獎(jiǎng)勵(lì)”等機(jī)制來提升讀者的學(xué)習(xí)熱情。

·13.4萬字

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